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并发操作会产生哪几类数据不一致
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在数据库系统或多线程编程等涉及并发操作的场景中，并发操作可能会产生以下几类数据不一致性：
丢失修改
1、定义与示例
- 丢失修改是指两个或多个事务同时对同一数据进行修改，后面事务的修改覆盖了前面事务的修改，导致前面事务的修改丢失，在一个机票预订系统中，有两个旅行社代理（事务T1和事务T2）几乎同时查询某航班剩余票数为10张，事务T1打算为一位旅客预订3张票，它读取到剩余票数后，计算出更新后的票数为7张，事务T2也打算为另一位旅客预订2张票，它也读取到剩余票数为10张，并计算出更新后的票数为8张，如果事务T2先于事务T1提交更新，那么数据库中的票数将被更新为8张，当事务T1提交更新时，它会将7张覆盖事务T2更新后的8张，导致事务T2的修改丢失。
2、影响
- 这种数据不一致性会导致业务逻辑出现错误，如在上述机票预订的例子中，可能会导致超售或者少售的情况，影响航空公司的收益管理和旅客的出行安排。
不可重复读
1、定义与示例
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- 不可重复读是指一个事务在多次读取同一数据期间，由于其他事务对该数据进行了修改或删除操作，导致该事务多次读取到的数据值不一致，事务T1要对员工的工资信息进行统计分析，它首先读取了员工A的工资为5000元，随后，事务T2更新了员工A的工资为5500元并提交了修改，当事务T1再次读取员工A的工资时，发现工资变为5500元，与第一次读取的值不同，这就造成了事务T1在执行过程中的不可重复读问题。
- 另一种情况是，如果事务T2删除了员工A的工资记录，那么事务T1第二次读取时可能找不到该记录，也属于不可重复读的范畴。
2、影响
- 在需要对数据进行一致性分析的场景中，不可重复读会导致分析结果出现偏差，例如在财务审计过程中，如果存在不可重复读问题，审计人员可能会得到错误的财务数据汇总和分析结果，影响对企业财务状况的准确评估。
读“脏”数据
1、定义与示例
- 读“脏”数据是指一个事务读取了另一个未提交事务修改的数据，事务T1修改了某商品的库存数量为100件（但尚未提交），事务T2此时读取了该商品的库存数量为100件并进行了一些相关业务操作，如根据这个库存数量安排了发货计划，事务T1由于某些原因回滚了修改，那么商品的库存数量恢复到原来的值，而事务T2已经根据“脏”数据（即事务T1未提交的修改）进行了操作，这就导致事务T2的操作基于错误的数据。
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2、影响
- 读“脏”数据可能会导致企业的业务流程出现混乱，在上述商品库存的例子中，可能会导致过度发货或者发货计划与实际库存不匹配，进而影响客户满意度、增加企业的运营成本等问题。
为了避免并发操作产生的数据不一致性，数据库管理系统通常采用并发控制技术，如封锁机制（包括共享锁和排他锁）、时间戳排序、乐观并发控制等方法，在多线程编程中，也会使用类似的同步机制，如互斥锁、信号量等来确保数据的一致性。
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